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ontology-driven-dev
本体驱动业务系统开发技能:需求探索→本体建模→应用构建三步法,基于七模型本体 YAML 与 code-paas 技术底座。支持 WorkBuddy / Claude Code / Codex。
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ontology-driven-dev
一套「需求探索 → 本体建模 → 应用构建」三步法的本体驱动业务系统开发技能。 基于七模型本体 YAML(M1/M2/M3/M5/M6/M7/MU)与内置
code-paas技术底座,强制每个需求探索阶段人工确认,最终产出严格对齐需求文档、本体模型与代码的可运行浏览器前后端(BS)系统。
English version → README_EN.md
一、这个技能能做什么
把一段业务需求(一句话或一段描述)变成一套可运行的管理系统,且保证:
- 需求可追溯:每个功能都能回溯到需求文档的某个条目;
- 模型即语义来源:数据库表、接口、菜单、权限、流程、规则全部由七模型 YAML 生成,杜绝”模型一套、代码一套”;
- 人工门禁不可跳过:需求探索的 8 个阶段,每一阶段都必须暂停等人确认后才推进;
- 开箱即用的技术底座:内置
code-paas(Flask + SQLite + React/TS 单体应用,含系统管理、流程引擎、工作台、本体注册表),复制即可扩展; - 强制 AI 对话框:生成的应用右侧自带 AI 对话(本体注册表注入 + 工具调用 + SSE 流式 + 只读 SQL 安全边界)。
二、包含内容
ontology-driven-dev/
├── SKILL.md # 技能核心指令(方法论 + 三阶段管线 + 纪律)
├── references/ # 5 份方法论文档(强制规范)
│ ├── AI需求探索与确认提示词V9.0.md # 含《软件需求编写规范 V9.0》全文
│ ├── ontology_modeling_framework_v9.md # 七模型元规范 + YAML 模板
│ ├── 本体模型业务功能开发指导书.md # 模型→实现映射、开发流水线 10 步
│ ├── AI原生应用技术架构设计文档.md # 技术栈 / 语义注册表 / AI 编排 / SSE
│ └── UI-UE界面设计规范.md # 配色 token / 布局 / 完整 CSS 库
├── reference-example/ # 黄金范例(销售合同执行管理跑通实物)
│ ├── 合同管理需求规格说明书-V9.md
│ ├── m1-object-model.yaml … m7-report-model.yaml + mu-ui-model.yaml
│ └── manifest.json
└── techbase/ # code-paas 干净源码(复制到 code-app 后扩展)
├── backend/ # Flask + SQLite 后端(流程引擎 / 本体注册表 / 服务层)
├── frontend/ # React + TypeScript 前端(Vite)
├── models/ # 示例七模型 YAML(正式使用时替换为你的模型)
├── requirements.txt
└── README.md # 底座运行说明
三、安装(主流工具)
本技能不依赖任何 WorkBuddy 专有机制,可完整运行在 Claude Code、Codex、Cursor 等工具上。 唯一适配点:技能内相对路径以「本 SKILL.md 所在文件夹」为根,各工具会自动解析。
1. WorkBuddy
# 用户级(所有项目可用)
cp -r ontology-driven-dev ~/.workbuddy/skills/ontology-driven-dev
# 或项目级(仅当前项目)
cp -r ontology-driven-dev <你的项目>/.workbuddy/skills/ontology-driven-dev
在 WorkBuddy 对话中直接说触发语即可(见第五节)。
2. Claude Code
Claude Code 的 Skills 格式与本技能 frontmatter(name / description)完全一致,基本直接复制即可:
# 用户级
cp -r ontology-driven-dev ~/.claude/skills/ontology-driven-dev
# 或项目级
cp -r ontology-driven-dev .claude/skills/ontology-driven-dev
Claude Code 会自动发现 .claude/skills//SKILL.md 并按其流程执行。
3. Codex
Codex 没有原生 skill 注册表,但能加载仓库内的指令文件并在沙箱中执行 bash:
# 把技能放进仓库(目录名随意)
mkdir -p .codex/skills && cp -r ontology-driven-dev .codex/skills/
然后在仓库的 codex.md(或 AGENTS.md)中加入一句:
当用户要做「本体驱动开发 / 需求探索 / 本体建模 / 七模型 / code-paas / AI 原生应用」时, 加载
.codex/skills/ontology-driven-dev/SKILL.md并严格按其「三阶段 + 人工确认门禁」流程执行。
Codex 会把每阶段的人工确认映射为交互式提问/审批。注意:沙箱需联网以完成 npm install / pip install。
4. Cursor / Aider / Cline / 其他通用 Agent
把 SKILL.md 当作「方法论指令文件」注入项目上下文即可:
- Cursor:放入
.cursorrules或项目规则; - Cline / Aider:在对话开头粘贴
SKILL.md全文,或引用其路径; - 任何支持「系统指令 / 项目记忆」的 agent:加载本 SKILL.md 即可。
四、使用流程(详细)
技能分强顺序三阶段,每阶段之间及阶段一内部都必须人工确认。
阶段一:需求探索 → 软件需求规格说明书
- 依据:
references/AI需求探索与确认提示词V9.0.md(含《软件需求编写规范 V9.0》全文)。 - 推进:按「阶段零 ∼ 阶段七」八阶段——总体理解 → 业务对象 → 业务功能与规则 → 跨对象联动 → 端到端协同/审批流 → 查询统计与报表 → 角色权限 → UI 原型(可选)。
- 门禁:每个阶段结束必须按「问题 + AI 建议 + 理由 + 其他选项 + 快捷回复」格式提问,并硬暂停等人确认;企业专属(B 类)内容必须带 AI 建议提问,未确认不得进入下一阶段。
- 产出:
<业务域>-需求规格说明书-V9.md(含附录 C 七模型建模输入基线)。
阶段二:本体建模 → 七模型 YAML
- 依据:
references/ontology_modeling_framework_v9.md。 - 输入:阶段一需求文档的附录 C 基线(确定性输入,不再做大范围业务拆分)。
- 产物:M1 对象 / M2 行为 / M3 规则 / M5 主体 / M6 流程 / M7 查询报表 / MU UI 共七个 YAML +
manifest.json,输出到yaml/。 - 一致性门禁:可追溯性、M7↔M2 一对一、M6 引用无环等强制核对。
阶段三:应用构建 → 可运行 BS 系统
- 技术底座:将
techbase/整体复制到当前项目的code-app/:cp -r <技能根目录>/techbase/. <当前项目>/code-app/ cd <当前项目>/code-app/frontend && npm install cd <当前项目>/code-app/backend && pip install -r requirements.txt - 开发顺序(指导书 10 步):写七模型 YAML → 生成 DDL/表 → 注册数据字典 → 行为+规则服务 → 角色权限种子 → 流程引擎 → 菜单页面路由 → 强制实现右侧 AI 对话框 → 全链路联调 → 验收。
- 运行:
# 后端 cd code-app/backend && pip install -r requirements.txt && python app.py # http://localhost:5000 # 前端开发 cd code-app/frontend && npm install && npm run dev # http://localhost:5173 - 默认账号:
admin / admin123(详见techbase/README.md)。
五、触发语(直接对 agent 说)
| 意图 | 示例 |
|---|---|
| 整体开发 | 「帮我开发一个 XX 管理系统」「把这段需求做成本体驱动开发」 |
| 仅建模 | 「基于这份需求规格说明书,做本体建模」 |
| 仅构建 | 「基于这几份七模型 YAML,生成系统」 |
| 关键字 | 本体驱动、需求探索、本体建模、七模型、code-paas、AI 原生应用、业务系统开发 |
六、运行环境要求
- Python 3.10+(后端 Flask + SQLite)
- Node.js 18+(前端 React + Vite)
- 首次运行需联网执行
npm install/pip install
七、许可
本项目以 MIT License 发布,可自由使用、修改与再分发,详见 LICENSE。
(技术底座 code-paas 同样遵循 MIT。)
Official distribution
获取与安装
暂未发现可确认的官方软件包地址
当前 README 快照没有出现 npm、PyPI、Crates.io、pub.dev 等官方包页链接。本站不会根据仓库名称猜测下载地址。
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